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1、,智能控制课程教学中的兴趣激发和思维启迪,汇报人 师黎 清华大学自动化系,主要内容,1.面临的问题和挑战,建设“具有中国特色的新型工业化道路、建设创新型国家、建设人才强国”等一系列国家发展战略，对我国工科高等教育提出了新的更高要求，同时也带来了许多前所未有的问题和挑战。目前我国人才培养方面存在的突出问题：,1.面临的问题和挑战,我国的工科教育由于受传统教育观念、经费投入等诸多因素制约，高校工科专业结构设置不尽合理、教师队伍建设薄弱，从而导致培养的学生动手能力差、实践能力薄弱，不能很好地适应企业向高效化、产业化、国际化方向发展的要求。,填鸭式的教学使得学生视野不够开阔，思维不够活跃，还没有形成从
2、事科学研究和生产实际的思维方式和方法论，所培养的学生还无法很好满足社会和经济快速发展的需求。,学生缺少创新性思维,1.面临的问题和挑战,为此我们在国家精品课程智能控制基础（已升级为国家优质资源示范课）的教学中，在激发学生学习的积极性和启迪创新性思维方面进行了实践，做了一些探索。在此，我们抛砖引玉，希望通过各位同仁的共同努力，为中华民族复兴培养出一批又一批充满探索激情的创新性人才。,2.兴趣激发和思维启迪的作用和意义,孔子曰：“知之者不如好之者 好之者不如乐之者”。人对感兴趣的事物可以持久而集中注意，保持清晰感知，引起丰富想象和积极思维，产生愉快情绪体验，并能够用意志去克服困难而不感到疲劳。学习
3、兴趣能有效地诱发学习动机，强化学习动力。学生的学习兴趣直接影响到学习质量和智力发展，是学生学习活动获得成功的先导和曙光。因此，兴趣激发是调动学生学习积极性的最有效方法，是提高教学效果和质量的重要途径。,2.激发兴趣和启迪思维的作用和意义,现代科技迅猛发展，使得教师在教学过程中的作用不仅是授业解惑，更重要的作用是激发兴趣，启迪思维，传授和培养创新性的思维方式，培养学生获取新知识、创造新知识的能力，这是“授之于渔”的长远之计。郎加明在创新的奥秘中指出：创新首先是一种由创新者的素质和创新者的思路组成的运行机制，它是一个由创新者的素质转化为创新者的思路、再由创新者的思路转化为创新者的行为的复杂过程。对
4、于创新来说，方法就是新的世界，最重要的不是知识，而是思路。,由于智能控制理论和技术还远未成熟，还有许多课题处于探索中。因此，我们在讲课中不可能穷尽智能控制的所有内容，要求我们必须面对问题和困难激发学生主动探索的兴趣，使得学生能够自主获取新知识。为了使学生具有自主获得知识的能力，我们就必须强调思维的启迪。也就是在实施教学的过程中，在教授知识的同时我们要讲授科学研究的思路和方法，使得学生在获取知识的同时了解掌握一定的科学研究的思路和方法，让学生不仅知其然而且要知其所以然。,2.激发兴趣和启迪思维的作用和意义,启迪思维的作用就是在教授知识基础上总结、提炼方法，开阔、升华思路。因此，启迪思维不仅直接关
5、乎受教育者高素质培养和个人发展潜力及前途，而且启迪思维在创新性思维、创新型人才培养方面的作用更是无法取代的，是新时代赋予高等教育不可推卸的责任。,2.激发兴趣和启迪思维的作用和意义,3.探索与实践,智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、系统论、信息论、仿生学、神经生理学、进化计算和计算机等多种学科的交叉综合，是当今国内外自动化学科中一个十分活跃和具有挑战性的领域，代表着当今世界控制理论和技术的前沿和发展方向。智能控制基础课程是国家精品课、国家双语教学示范课程、国家优质资源共享课程。相关教学研究成果荣获国家教学成果二等奖，团队获得国家优秀教学团队，负责人被评为国家教学名师，教材获
6、得国家“十二五”规划教材。,3.探索与实践,智能控制基础课程的特点,智能控制课程属于交叉前沿学科，具有以下特点：（1）涵盖知识面非常广泛。课程主要包括模糊控制、人工神经网络、专家控制系统及遗传算法、DNA计算、蚁群算法、粒子群算法和免疫算法等智能计算。（2）新理论和技术发展迅速，内容更新快。智能控制学科正式成立仅有20多年，目前对这一学科还没有一个非常严格权威的定义，原因很多也很复杂。例如，学科发展很快，定义被不断否定更新，多学科交叉也使得对这一学科的理解仁者见仁智者见智，很难有统一定义。,3.探索与实践,造成学生在学习过程中易产生畏难、厌学情绪，学习积极性不高。,对理论知识理解不透彻，实践和
7、理论知识学习脱节，造成工科学生实践动手能力不强，创新意识薄弱。,（3）理论知识抽象难懂难学。例如，智能控制对象具有以知识表示的非数学广义模型和以公式表示的数学模型混合过程，并以知识进行推理，以启发引导求解过程。（4）实际应用多、综合实践性强。智能控制的很多算法都是为解决工程实际问题而提出的，直接面向工程实践，要综合应用多种方法和技术才能解决问题。,智能控制基础课程的特点,智能控制的特点和学生学习过程中存在的困难，对我们来说既是教学的挑战又是实施教学研究和改革的难得财富。我们能够收集获得许多智能控制理论及技术在科学前沿具有轰动效应的事件和在高新产业成功应用的实例，这正是我们能够激发和调动学生学习
8、兴趣的重要途径。,3.探索与实践,3.探索与实践,因此，我们遵循教育教学规律和学生身心发展的特点，提出了在智能控制基础课程中实施“激发兴趣为先，启迪思维为主”的教学思想，意在解决工科学生普遍存在的“理论知识理解不透彻，学习兴趣不高，实践动手能力不强，创新思维和意识薄弱”的现象，实现培养高素质创新性人才的培养目标。我们主要是从优化精化课堂教学、强化实践训练体系和建立丰富优质网络教学资源三个方面来落实激发兴趣启迪思维的教学思想。,3.探索与实践-优化精化课堂教学,围绕“兴趣激发为先，思维启迪为主”的教学理念，我们在课堂教学中主要是采用两大类方式：（1）方式一：首先通过实际应用实例引起学生的关注，激
9、发探究和学习的兴趣；然后，引导学生分析实例中隐含的新知识和新方法，因势利导讲授新知识和新方法；最后，分析总结该方法的适用范围和适用对象，指出该方法的优点和需要改进的方面。在思维启迪方面，阐明新知识产生和发展规律，使学生明白新知识不是空中楼阁，都是在继承前人成果的基础上，为满足解决特定的实际需求而向前发展的，学会继承基础上的创新和再创新。,3.1 优化精化课堂教学,3.探索与实践-优化精化课堂教学,（2）方式二：我们首先抛出一个实际问题，让学生畅所欲言，讨论各种解决问题的方法和途径；然后，和学生一起逐一讨论分析这些方法和途径的科学性和可实现性，确定解决该问题所要解决的核心和难点问题；最后，梳理整
10、理出解决这些问题的思路和步骤，给出如何按照这些步骤，应用知识逐一解决这些问题的具体实现途径和工具。在思维启迪方面，阐明做科学研究的一般规律和方法步骤，传授学生学会如何将复杂问题化解为简单问题，如何从特殊情况扩展到一般情况，如何综合应用知识解决多目标的复杂问题，重点培养学生的创新性思维。,3.1 优化精化课堂教学,案例1 美国四足机器人BIG DOG的视频 我们在讲授智能控制概述一章中，引用了美国的一个机器人Big dog视频。视频一播放，学生立刻被吸引住了，Big dog优越的性能让学生们震惊。接下来，我们首先和学生一起把它与过去的机器人做了一个对比，列出了它的主要优点。然后，我提出了一个问题
11、：过去你们所学过的控制理论和技术能解决Big dog的稳定控制问题吗？为什么？让学生们先思考、相互讨论，找一两个学生来回答这个问题。我再和他们一起梳理出传统控制的缺陷及局限性。最后，我引出了智能控制。这样，学生立刻对智能控制产生了强烈兴趣，同时也正确定位了智能控制与传统控制的关系。,3.1 优化精化课堂教学,3.探索与实践-优化精化课堂教学,案例2 人机博弈的图片 在概述一章中，引用了人机博弈问题。首先问学生谁与机器人博弈过？还有谁与计算机下过棋或打过牌？结果怎样？让学生议论讨论。然后，提出了下列问题：1.机器人和人的智能谁更高？2.智能控制与传统控制的主要区别是什么？3.人工智能与智能控制的
12、关系是什么？让学生们先思考、相互讨论，找学生逐一来回答这些问题。,3.1 优化精化课堂教学,3.探索与实践-优化精化课堂教学,案例2 人机博弈的图片 最后，明确了机器人的智能是人类智能一定程度的集中和机器实现。因此，机器人可以在一定场合和一定情况下高于某一或某些个体人的智能，但是人类总的智能一定永远高于机器智能，人类是机器智能的创造者。智能控制与传统控制的主要区别是具有了更高的智能，因而具有了许多传统控制所不具备的优越性能。人工智能是智能控制发展的源泉。这样我们就把智能控制中的几个基本概念明确了。,3.1 优化精化课堂教学,3.探索与实践-优化精化课堂教学,案例3 航空、深海和微型机器人等最新
13、成果,3.1 优化精化课堂教学,3.探索与实践-优化精化课堂教学,案例3 我们首先用航空航天、深海探测、微型机器人等一些列国际最新科技研究成果来展示科学研究的独特魅力，说明这些研究成果在国民经济、国防安全、医疗健康等方面的巨大作用；然后，逐一讲解智能控制在这些装置设备所完成的功能以及所起的重要作用；最后，强调智能控制是与科学研究、工程实践密切相连的，告诉同学们学习智能控制一定要理论联系实际，实践动手能力的培养是智能控制教学目标的重要内容。在思维启迪方面，我们要引导学生通过现象看本质，要学生学会从各种各样不同的应用场合中，分析归纳出控制的本质和核心问题。,3.1 优化精化课堂教学,3.探索与实践
14、-优化精化课堂教学,案例4 模糊控制的教学设计 模糊控制是智能控制基础课程的教学重点。我们的教学由浅入深，由点及面，循序渐进，按照如下三步进行：第一步：假设我们现在是一个经验丰富的锅炉工，要完成的任务是完成一个锅炉汽包水位的控制。首先，我们要建立一种简单实用的工具来描述专家知识和经验，这就是语言变量和语言值构成语言描述。应用语言描述就可以构成语言规则和规则库。然后，为了量化描述性的语言规则量化，我们引入了模糊集合和隶属函数；为了消除精确测量值和语言描述之间的语言障碍，我们介绍了模糊化过程。再后，我们应用这些进行模糊推理和解模糊。最后，我们把这些进行归纳总结，给出模糊控制器设计的一般步骤。,3.
15、1 优化精化课堂教学,3.探索与实践-优化精化课堂教学,第二步：我们首先提出要将前面的成功经验推广应用。然后，将前面的知识进行逐一拓展：（1）多输入多输出系统，规则的一般形式（MISO规则和MIMO规则）；（2）模糊集合和隶属函数的一般定义；（3）模糊集合的逻辑运算；（4）模糊化过程；（5）模糊推理的两种形式；（6）解模糊。第三步：在此基础上，我们又提出把规则的结论部分变为函数，采用中心平均解模糊方法，用一个模糊系统实现N 维空间到M维空间的映射这就是函数模糊系统。然后，重点讨论T-S模糊系统及其通用近似特性，指出T-S模糊系统具有为非线性系统建模提供新途径的理论研究价值。,3.1 优化精化课
16、堂教学,3.探索与实践-优化精化课堂教学,在思维启迪方面，我们主要作了下述引导：（1）做科学研究要由浅入深。由一个特定的简单典型例子把相关理论建立起来，然后推广到一般情况通用对象；（2）在模糊逻辑中隶属函数把不精确的模糊描述进行了合理量化，使得整个模糊逻辑建立在精确计算和推理之上，在模糊理论中起到了奠基石的作用。由此可见，恰当构造一个理论体系和数学基础是一个理论成功的关键；,3.1 优化精化课堂教学,3.探索与实践-优化精化课堂教学,（3）归纳总结了常用表达方式的用途：公式是思想最严格准确的表达，框图是系统结构、程序流程最有效的表示，图表是实验结果最真实直观的展现，语言是构成这些表达的基本元素
17、和灵魂。（4）和同学们一起首先分析解模糊的作用：解模糊的作用就是要在已激活的相关推理结论中，确定一个最合理最确定的精确输出量。然后，请同学们畅所欲言讨论解模糊的基本原则（a）所有激活的规则建议的输出量都要考虑到；（b）隶属值大的规则的推荐量应该重点考虑。最后，总结如何分析处理此类问题的方式方法。,3.1 优化精化课堂教学,3.探索与实践-优化精化课堂教学,案例5：生物神经元与人工神经元MP模型 当代科学技术发展日新月异，表现出既高度分化又高度融合的趋势。智能控制作为一门交叉学科，多学科的理论、观念、技术和方法杂交、吸收、融合、互补和共振是其发展和创新的源动力之一。这是我们教学中要特别强调的。为
18、此我们在教学过程中，通过生物学家McCulloch和数学家Pitts提出了MP神经元模型来说明学科交叉的重要作用和意义。,3.探索与实践-优化精化课堂教学,1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts偶遇。心理学家 McCulloch说他在生理实验中发现了一些有趣现象：生物的基本单元神经元的活动有一定的规律性。他请数学家Pitts帮他分析这些实验数据。数学家Pitts很快就把规律总结出来了，这就是非常著名的MP神经元模型。这个模型后来成为了人工神经网络的基本构成单元。,3.探索与实践-优化精化课堂教学,案例6：神经网络发展史的哲学意义 神经网络发展经历了兴起、发展、低潮、新的高潮的曲
19、折发展道路。（1）20世纪40年代（开创阶段）1943年，美国心理学McCulloch与数学家Pitts合作提出形式神经元的MP模型；1948年，维纳(Wiener)出版了著名专著控制论 Cybernetics；1949年，D.O.Hebb出版了行为组织，提出神经元权值的修改方案的Hebb学习准则。,3.探索与实践-优化精化课堂教学,（2）20世纪5060年代（研究的高潮阶段）1957年美国计算机学家罗森布拉特(F.Rosenblatt)提出了著名的感知器模型，它是一个具有三层网络的结构，连续可调权值矢量的MP神经网络模型，经过训练可达到对一定输入矢量模式进行识别的目的。1962年，美国工程师
20、威德罗（B.Widrow）和霍夫（M.Hoff）提出了自适应线性元件（Adaline）神经网络模型，成功地应用于自适应信号处理和雷达天线控制等连续可调过程，成为第一个解决实际问题的人工神经网络。创造了WidrowHoff学习训练算法（LMS算法），并首次用硬件电路实现。,3.探索与实践-优化精化课堂教学,（3）20世纪70年代（研究的停滞阶段）1969年，人工智能专家M.Minsky和S.Papert在感知机中指出感知机的缺陷，不能实现XOR逻辑函数问题和进行非线性分类等比较复杂的问题；并表示出对这方面研究的悲观态度，使得神经网络的研究从兴起期进入了黑暗的停滞期。许多专家们不得不放弃神经网络领
21、域的课题，使研究工作的发展进入了低潮时期，进展极其缓慢。但是，仍有不少研究者坚持这一领域研究。美国波士顿大学自适应中心的Grossberg和Carpenter提出了著名的自适应共振理论模型ART模型；1972年，芬兰的Kohonen和美国的Anderson分别独立提出了Kohonen自组织映射模型。,3.探索与实践-优化精化课堂教学,（4）20世纪80年代以后（新的研究高潮阶段）1987年在美国圣地亚哥举行了第一届神经网络国际会议，并成立了国际神经网络联合会（INNS），正式宣布了神经网络计算机科学的诞生，从此揭开了神经网络的研究与开发又一新热潮的序幕。神经网络的研究从纯粹心理和生理角度扩展到
22、工程和实际技术领域，其应用已渗透到智能控制、模式识别、信号处理、计算机视觉、图像处理、机器人、优化计算、知识处理、通信、生物医学工程等各个领域，并取得了令人瞩目的研究成果。,3.探索与实践-优化精化课堂教学,在思维启迪方面：（1）首先神经网络发展史验证了马克思自然辩证法中事物都是迂回式发展，螺旋式前进这一真理。我们要引导学生学会正确看待学科发展的高潮和低谷，正确处理热门专业和长线专业的关系。（2）我们要强调个人品质修养、胸怀眼光对事业成功的重要作用，提倡科学奉献精神和持之以恒的工作作风。（3）“失败是成功之母”。因为失败发现问题，因为不怕失败找到希望，因为心中有希望而找到开启成功的钥匙。这也是
23、我们要倡导的。,3.探索与实践-优化精化课堂教学,案例7 BP网络及实际应用 为了更好地激发学生兴趣，启迪创新思维，要求教师要善于将抽象复杂的理论转化为学生容易理解的知识和技能，并且通过工程实例分析讲解达到理论与实践相结合的目的。我们把BP网络作为典型前馈网络实例。首先，重点讲述了网络结构和学习算法；然后，据此分析了BP网络的优缺点；最后，结合我们的科研成果，讲授了如何应用BP网络解决实际问题，目的是激发学生的学习兴趣，引导学生理论联系实际，学以致用。,误差逆传播,3.探索与实践-优化精化课堂教学,The ECG contains P wave、QRS wave、T wave、ST segme
24、nt et.al.ST segment is the most important diagnostic parameter to identify myocardial infarction and other cardiac diseases.In clinical diagnoses,the shapes of ST segment are classified into seven types:normal，horizontal depression,down-sloping depression,convex depression,up-sloping depression,conv
25、ex downwards elevation,and convex upwards elevation.,1 Introduction,3.探索与实践-优化精化课堂教学,“o”represents R peak position,2 Extraction of ST segment characters By taking advantages of the multiple resolution ability of wavelet transform,the R-wave and ST segments fiducial points are extracted at different
26、wavelet scales.,*represents T peak position,+represents S wave position,represents the T wave starting position,ST segment is the segment between the left and the right.,represents the J point,3.探索与实践-优化精化课堂教学,3 Establishment of BP network applied to the identification of the shapes of ST segments,A
27、fter the extraction of the ST segments using above methods,normalization of the ST segments are conducted.30 points are then evenly extracted from the normalized ST segments.In order to identify the shapes of ST segments,a three layer 30617 BP neural network is established.The activation function of
28、 the hidden layer is the hyperbolic tangent function.The activation function of the output layer is the logarithm function and the output value of the network is between 0 and 1.,3.探索与实践-优化精化课堂教学,The structure of BP network,The 30 points extracted from the normalized ST segments are regarded as the
29、inputs.,61 nodes are selected as the nodes of the hidden layer by comprehensively considering the calculation complexity and identification accuracy.,7 nodes are selected as the nodes of the output layer.,3.探索与实践-优化精化课堂教学,The curves of root-mean-square error in the training process,local minimum,The
30、 goal of the BP training is 0.01.The circle number of the BP training process is 100.,3.探索与实践-优化精化课堂教学,4 Optimization of the BP neural network using GA algorithm,In order to solve the existing problems of the BP neural network,a GA optimization method inspired from the biological GA is applied.,3.探索
31、与实践-优化精化课堂教学,The curves of root-mean-square error in the training process,The number of the evolution epoch is 100.The mutation rate is 0.3.The goal of the BP training is 0.01.The circle number of the BP training process is 100.,3.探索与实践-优化精化课堂教学,5 Optimization of the BP neural network using DNA algo
32、rithm,In order to solve the existing problems of the BP neural network,a DNA optimization method inspired from the biological DNA is applied.DNA algorithm is based on the simulation of biological information inheritance.It conducts information search,collection and assembling in the whole space with
33、out being limited to the local minimum,3.探索与实践-优化精化课堂教学,(1)The number of chromosomes is 40.The number of the evolution epoch is 100.The mutation rate is 0.3.The goal of the BP training is 0.01.The circle number of the BP training process is 100.,6 Experiment Results,3.探索与实践-优化精化课堂教学,(2)The curves of
34、 root-mean-square error in the training process,It overcomes the shortcomings of BP network in terms of the local minimum,slow convergence and the shortcomings of GA-BP in terms of its limitation in algorithm coding and evolution ways.,(3)The ultimate performance of the training of the BP,3.探索与实践-优化
35、精化课堂教学,(4)The results of the experiments,The DNA-BP algorithm is superior to the GA-BP and BP algorithms both in accuracy and the speed of convergence.,3.探索与实践-优化精化课堂教学,案例8 用交叉学科方式培养学生创新思维 交叉学科具有综合性，具有开放性和创造性，具有互补性和互感型。这对于我们培养学生的开放性思维、创造性思维都是非常好的载体。因此，我们在教学中注重各章节知识之间的关联、交叉和融合，引导学生发现总结科学发展的规律和科学研究的有效
36、方法，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展，从而培养学生创常新意识和能力，形成正确的工作方法。,3.探索与实践-优化精化课堂教学,奋进班英文程度较好，具有良好的听、说、阅读理解能力；前期的专业课程成绩较好。,在双语教学调查中，也有部分学生担心自己的英文水平不能适应双语教学的形式，害怕“听不懂、学不会”，浪费学习时间，不能取得良好的学习效果。针对这种情况，我们按照学生的英文程度分小班上课。,提高班英文程度有一定的欠缺；或者专业课程理解和消化需要强化。,（1）实施按小班、分层次授课方式,3.探索与实践-优化精化课堂教学,3.2 双语教学,除了分班授课以外，我们根据学生的英语和专业水平，把整
37、个教学过程分成四个阶段。,（2）实施分阶段双语教学,3.探索与实践-优化精化课堂教学,选用了英文教材Fuzzy Control的部分章节内容，保障知识的系统性和先进性，并且为学生精选了一些原版的英文教材作为辅助资料，拓宽了学生的视野。,（3）选用英文原版教材和参考书籍,3.探索与实践-优化精化课堂教学,为了使双语教学质量得到有效保障，我们成立专门小组，针对理工科双语教学特点，合理设计问卷调查内容，涉及学生对双语教学的认知、教学内容的难点、概念和基本知识理解、工程实例领会、实际工程问题设计和教学方式、方法等诸多教学环节，采用统计学方法从多角度寻求各种数据的内在关联和规律，了解学生在专业课程中双语
38、学习的学习需求，不断改进教学方法，重视学生学习的信心与主动探索知识的创新精神。到目前为止，我们收集整理了自动化专业在校生、毕业生的1000余份调查表。这些调查数据为量化分析双语教学提供了坚实的事实依据。,（4）长期深入调研，了解学生学习需求,3.探索与实践-优化精化课堂教学,要实现高素质创新性人才的培养目标，激发学生的学习兴趣是有效途径，创新性思维的启迪是关键。为了在教学中实现学生学习星期的技法和思维的启迪，我们做了以下探索和实践：一、教师素质和业务水平的提升。从个人素养、教学水平、科研水平、责任心等方面提升个人和团队的业务水平。二、教学方法和手段的提高。采用各种生动有趣的教学手段和方法激发学
39、生的学习兴趣，启发创新性思维。三、多层次全方位实践教学体系的完善。将实验室实际操作实验、虚拟实验系统仿真模拟实验、工厂实践实习和参与实际的科研活动等不同层次的实践教学有机结合。,总结,四、高水平教材的建设。选用了国外知名大学英文原版教材Fuzzy Control，保障知识的系统性和先进性，拓宽了学生的视野。结合多年教学经验和科研成果在清华大学出版社出版自主编写的立体化精品课程教材智能控制理论及应用和智能控制实验和综合设计。智能控制理论及应用被评为“十二五”规划教材。五、丰富有趣网络资源的建立。独立自主开发了精品课程和网络资源课程的网站、网络网络虚拟实验室、网络交互学习系统、学习论坛、专家讲坛、经验交流平台等网络资源。,总结,请指正谢谢！,
